Validation of an economic model of paliperidone palmitate for chronic schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Model validation is important, but seldom applied in chronic schizophrenia. Validation consists of verifying the model itself for face validity (i.e., structure and inputs), cross-validation with other models assessing the same issue, and comparison with real-life outcomes. The primary purpose was to cross-validate a recent pharmacoeconomic model comparing long-acting injectable (LAI) antipsychotics for treating chronic schizophrenia in Sweden. The secondary purpose was to provide external validation. METHODS: The model of interest was a decision tree analysis with a 1-year time horizon with costs in 2011 Swedish kroner. Drugs analyzed included paliperidone palmitate (PP-LAI), olanzapine pamoate (OLZ-LAI), risperidone (RIS-LAI), haloperidol (HAL-LAI), and oral olanzapine (oral-OLZ). Embase and Medline were searched from 1990-2012 for models examining LAIs. Articles were retrieved, with data extracted for all drugs compared including: expected costs, rates of hospitalization, proportion of time not in relapse, and associated QALYs. Outcomes from the model of interest were compared with those from other articles; costs were projected to 2012 using the consumer price index. RESULTS: Twenty-six studies were used for validation; 14 of them provided evidence for cross-validation, 13 for external validation, and four for cost. In cross-validation, cost estimates varied -1.8% (range: -12.4-20.1%), hospitalizations 5.2% (-12.1-3.1%), stable disease 2.5% (-5.6-1.5%), QALYs 9.0% (4.3% after removing outliers). All estimates of clinical outcomes were within 15%. In external validation, hospitalization rates varied by 6.3% (-0.7-11.3%). The research was limited by data availability and validity of the original results. CONCLUSION: Other models validated the outputs of our model very well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».